文本情感分析中的讽刺与反语识别技术：从规则到深度学习的演进？ 热门官方

回答：讽刺/反语的核心特征是“字面情感与实际情感相反”（如“你可真聪明啊”实际表“愚蠢”）。技术演进：①规则方法：基于情感词典与否定词/反语触发词（如“所谓的”“真是”+反义词），如“不+好=坏”，但难以处理复杂语境（如“这电影‘精彩’得让我睡着了”）；②机器学习方法：用SVM、CRF结合手工特征（如情感词位置、标点（感叹号/问号）、上下文情感极性对比），准确率约60%；③深度学习方法：用BERT/RoBERTa预训练模型捕捉上下文语义，结合对比学习（如将“字面情感”与“实际情感”的向量距离最大化）或对抗训练（判别器区分讽刺/非讽刺文本），在SemEval讽刺检测数据集上准确率达85%，较规则方法提升40%；④多模态辅助：结合文本与图像/语音（如社交媒体帖子配图与文字矛盾），进一步提升识别精度（如图片是“悲伤的场景”配文“太开心了”，识别为讽刺）。